导言
随着基于对比文本—图像对的预训练（CLIP）方法或者模型、聊天生成预训练转换器（ChatGPT）、生成预训练转换器-4（GPT-4）等基础大模型的出现，通用人工智能（ AGI）的研究得到快速发展。AGI旨在为人工智能系统赋予更强大的执行能力，使其能够自主学习、不断进化，解决各种问题和处理不同的任务，从而在多个领域得到广泛应用。这些基础模型在大规模数据集上进行训练后，能够成功应对多样的下游任务。在这一背景下，Meta公司提出的分割一切模型（segment anything model，SAM）于2023年取得重要突破，在图像分割领域获得了优异的性能，以至于被称为图像分割终结者。
论文简介
论文题目：
Segment Anything
研究领域：
Computer Vision and Pattern Recognition; Artificial Intelligence; Machine Learning
论文作者：
Alexander Kirillov等
论文链接：
https://arxiv.org/abs/2304.02643v1
主要方法
本文借鉴大型语言模型的思想，提出了一种名为SAM的提示分割模型。该模型在大型数据集上进行预训练，具有较强的泛化能力，可以通过提示工程解决模型在新数据分布上的泛化问题。
模型的输入由两部分组成：一部分是分割提示，包括点、目标框、掩码和文本提示；另一部分是需要进行分割的图像。模型的目标是，根据用户提供的分割提示，生成一个有效的掩码。
此处“有效掩码”是指，即使提示不明确或涉及多个对象，模型的输出也应该是这些对象中一个合理的掩码。
SAM主要构成：图像编码器、提示编码器和掩码解码器。
1、图像编码器：图像编码器在SAM中的作用是将输入图像映射到特征空间，这一过程主要依赖于预训练好的ViT（vision Transformer）模型，该模型基于 MAE（masked auto encoder）方法进行训练。
2、提示编码器：该部分的任务是将用户输入的提示映射至特征空间，从而得到提示的特征嵌入。这些提示主要分为两类，一类是密集提示（上次迭代中预测的粗略掩码、用户标注的掩码）；另一类是离散提示（如点、目标框、文本提示）。其中，密集提示通过卷积层进行处理，而离散提示则通过提示编码器进行处理。
3、掩码解码器：该部分主要有两个功能
1）将图像编码器和提示编码器输出的两个嵌入层进行整合；
2）通过整合后的信息解码出最终有效的掩码。值得注意的是，掩码解码器会根据置信度输出3种掩码，分别是选中物体的整体掩码、部分掩码和子部分掩码。
上图所示，当输入的提示点位于剪刀的刀柄部位时，模型则会输出以下3种掩码：
1）将整把剪刀进行分割；
2）将剪刀的两个刀柄分别进行分割；
3）将选中的这一个刀柄进行分割。
模型将这3种掩码按照各自的置信度大小进行排序输出，以准确地满足用户的需求。
论文针对的问题
在图像分割领域，由于缺乏大规模的数据集来训练一个基础模型，本文通过数据引擎实现了对数据集的构建和对模型的训练。数据引擎的工作流程分为3个阶段，从辅助手动阶段到半自动阶段，最后是完全自动阶段。
1、在辅助手动阶段：数据标注员借助交互标注工具，与SAM一起进行手动标注。这一阶段共收集了430万个掩码和12万幅图像；
2、半自动阶段：本文利用SAM输出的高置信度掩码对图像进行预标注。然后，再对图像中剩余未标注的部分进行交互式标注。这一阶段结束时，每幅图像平均提供了72个掩码；
3、完全自动阶段：进行SAM的最终训练和分割一切SA-1B数据集的获取。最终，SA-1B数据集包含1,100万幅图像和11亿个掩码。其中，99.1%的掩码是自动生成的。
并且数据集完全开放获取（10TB）
论文创新点
1、与 ChatGPT 的启发思想一样，采用 Prompt-based learning 的可提示学习范式，提高学习效率；
2、建立了迄今为止最大的分割数据集 Segment Anything 1-Billion（SA-1B），含 1100 万张图像，超过 10 亿个掩码，比任何现有的分割数据集多400 倍；
3、建立了通用的，全自动的分割模型，零样本灵活转化新任务，新领域，结果甚至优于之前的监督结果。
总结
SAM模型的出现推动了计算机视觉领域对于视觉基础模型的进一步研究，但仍需克服一些关
键技术挑战。未来的工作可以提高SAM的推理速度和精度，特别是在处理大规模数据时，应集中在优化模型结构、推理算法和硬件加速等方面的性能提升。其次，SAM对大量标注数据的依赖成本高昂，限制了其在下游任务上的广泛应用。未来研究可以关注半监督或自监督学习方法，减轻数据标注负担，提高模型泛化能力。